huggingartists/mnogoznaal

该数据集包含从Genius解析的歌词数据，旨在用于生成歌词。数据集大小为0.210071 MB，包含88个训练样本，数据字段为text，表示歌词文本。数据集的使用方法、结构、创建过程、使用考虑因素、附加信息等部分在README中有所描述，但部分信息如任务支持、语言生产者、注释过程等未提供详细信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: huggingartists/mnogoznaal

数据集描述

• 描述: 该数据集包含从Genius解析的歌词数据，旨在用于生成歌词。

语言

• 语言: en

数据集大小

• 大小: 0.210071 MB

数据集结构

数据字段

• text: 字符串类型，包含歌词文本。

数据分割

• train: 88条数据
• validation 和 test: 目前未分割，但可通过代码进行分割。

使用方法

• 加载数据集: python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("huggingartists/mnogoznaal")

数据集创建

• 数据来源: 从Genius解析的歌词数据。

• 数据集分割: 可通过以下代码进行分割： python from datasets import load_dataset, Dataset, DatasetDict import numpy as np

  datasets = load_dataset("huggingartists/mnogoznaal")

  train_percentage = 0.9 validation_percentage = 0.07 test_percentage = 0.03

  train, validation, test = np.split(datasets[train][text], [int(len(datasets[train][text])train_percentage), int(len(datasets[train][text])(train_percentage + validation_percentage))])

  datasets = DatasetDict( { train: Dataset.from_dict({text: list(train)}), validation: Dataset.from_dict({text: list(validation)}), test: Dataset.from_dict({text: list(test)}) } )

引用信息

• 引用格式:

  @InProceedings{huggingartists, author={Aleksey Korshuk} year=2021 }